外滩大会观察：AI进入产业，数据正在成为新动能

AI时代，数据的价值正在被重新发现。9月9日至12日，2026 Inclusion·外滩大会在上海世博园举行。相比过去聚焦“AI能做什么”，今年大会上，一个更底层的问题被反复讨论：当AI真正进入产业，企业手里的海量数据，如何才能被AI真正用起来？在“数智进化：让多模态数据成为AI核心燃料”见解论坛上，来自高校、研究机构以及金融、政企、科技行业的专家和实践者展开讨论。从银行、保险、航空，到Agent、数字生命、医疗健康，一系列产业实践正在给出共同答案：AI要真正进入产业，首先要让数据跑进AI。AI进入产业，数据先要“跑起来”“谁掌控了数据，谁就在AI竞争中获得了先机。”论坛现场，华东师范大学原副校长、教授周傲英用这句话点明了数据在AI时代的新位置。在他看来，数据已经成为重要的生产要素，高质量的AI决策离不开高质量的数据基础，“如果没有高质量的底层数据，任何‘本体建模’都是沙滩上的城堡”。今天的企业并不缺数据，真正的挑战，是如何让数据被AI理解和使用。IDC中国企业软件市场研究经理王楠表示，AI正在进入下半场，数据能力已成为企业AI落地的核心瓶颈。IDC预测，到2035年，中国AI数据基础设施市场规模将达到1548.3亿美元，相比2025年增长超过10倍。与此同时，2025年企业新生成的数据资产约90%属于非结构化数据，大量数据散落在NAS、对象存储等不同系统中。数据越来越多，但数据之间的连接却没有同步发生。这意味着，大量企业正手握“富矿”，却没有相应的“冶炼能力”。王楠表示，未来就在于谁能够最先形成覆盖“数据管理—数据智能—数据服务—Agent 消费”的完整闭环，路线上就是拥抱“小模型+多模态底座”模式，聚焦构建强大的多模态数据底座，结合行业知识与场景数据，通过小模型微调实现高效、可控的生产级 AI 落地。OceanBase的答案：从多模态到Agent友好，构建一体化数据平台数据要真正进入AI，首先要面对一个现实：产业本身就是多模态的。一次保险理赔可能同时包含保单字段、文字描述、事故照片、道路信息和天气数据；一次航班延误，也不只是一个航班号，而是机组、气象、空管、飞机状态等多种信息共同作用的结果。因此，多模态的意义并不只是“存更多数据”，而是让不同形态的数据能够被统一管理、关联和调用，让AI看到一个完整的产业。这也是OceanBase在AI时代重新思考数据底座的出发点